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Enregistrement W4387038408 · doi:10.1049/icp.2023.0350

Gender equality in the distribution sector

2023· article· en· W4387038408 sur OpenAlexaff
S. Ouziaux

Notice bibliographique

RevueIET conference proceedings. · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic Procurement and Policy
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistribution (mathematics)Computer scienceBusinessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender Equality is a core value of the European Union, a fundamental right and a key driver of economic growth and social well-being. However, the European Union's energy sector remains unequal. According to the collected information in a European Study, the energy sector remains dominated by male workers, who represented 80% of total workforce in 2019. The EU's New Gender Equality Strategy puts the onus on policy makers to understand and address women's needs and abilities to be active in the energy sector. The companies where leadership and governance are dominated by men often neglect the women's perspectives of the society. Consequently, the lack of proactive participation of women in the strategic decision may lead to negative impacts, such as, for electric utilities, inaccurate identification of consumers' electricity needs and inappropriate pricing. Moreover, whether in developed or developing economies, in a household, the electricity is not used for the same purposes for women and men. If the subject was not really a topic of design in electricity distribution infrastructure in Europe, there is now an opportunity in modernization or reconstruction projects to incorporate a gender perspective into each stage of a project cycle. In this paper, The ENGIE Impact experts introduce the concept of gender mainstreaming in the electricity distribution sector, analyse the current situation in the Energy sector based on a study carried out for the European commission and propose a four-step plan to include gender perspective within new distribution projects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2023
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